ReGraph: Learning to Generate Recipe Graphs from Food Images

📄 arXiv: 2608.06917v1 📥 PDF

作者: Guoshan Liu, Bin Zhu, Pengkun Jiao, Jingjing Chen, Chong-Wah Ngo, Yu-Gang Jiang

分类: cs.AI

发布日期: 2026-08-07

💡 一句话要点

提出ReGraph以解决食物图像生成食谱图的结构化问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 食谱生成 多模态模型 图表示法 推理链 烹饪过程 结构化知识 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成食谱时未能有效捕捉食材状态变化和操作顺序，导致生成的文本缺乏结构化信息。
  2. 本文提出ReGraph数据集，通过图表示法明确食材、动作和工具的关系，结合推理链辅助生成过程。
  3. 实验结果显示，RGL框架在生成烹饪实体和过程关系方面表现优异，显著提升了生成质量。

📝 摘要（中文）

近年来，大型多模态模型在从食物图像生成食谱方面取得了显著进展。然而，现有的自由形式食谱语言未能明确表达食材、状态变化和操作顺序等结构化信息。为了解决这一问题，本文提出了ReGraph，一个大型食谱图数据集，明确表示食材、烹饪动作和工具，并通过显式的推理链提供辅助监督。基于ReGraph，提出了食谱图学习（RGL）框架，能够从食物图像生成结构化的烹饪工作流程。实验表明，RGL在生成烹饪实体和过程关系方面显著优于现有方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有食谱生成方法在表达烹饪过程中的结构化知识不足的问题。现有方法往往只关注文本生成，未能有效捕捉食材的状态变化和操作顺序，导致生成的食谱缺乏可操作性和准确性。

核心思路：论文提出ReGraph数据集，通过图结构明确表示食材、烹饪动作和工具，利用显式的推理链（RR-CoT）为生成过程提供辅助监督。这种设计使得模型能够生成更具结构化的食谱图，而不仅仅是文本描述。

技术框架：整体框架分为两个阶段：首先，通过ReGraph数据集进行训练，学习食材和操作之间的关系；其次，利用学习到的知识从食物图像生成结构化的食谱图。主要模块包括数据预处理、图生成和推理链整合。

关键创新：最重要的创新在于引入了图表示法和推理链，使得生成的食谱不仅在文本上合理，更在结构上符合烹饪过程的逻辑。这与传统的文本生成方法有本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化生成的图结构，并通过schema-aware匹配协议确保生成的食谱图与真实数据的对齐。网络结构方面，结合了多模态学习和图神经网络的优势，以提升生成质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于ReGraph的RGL框架在生成烹饪实体和过程关系方面显著优于现有方法。在两个代表性的多模态模型基础上，RGL在生成质量上提升了20%以上，尤其在细粒度食材状态捕捉方面表现出色。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能厨房、烹饪助手和食品推荐系统。通过生成结构化的食谱图，用户能够更清晰地理解烹饪过程，提高烹饪效率。此外，该技术还可用于食品行业的自动化生产和个性化饮食推荐，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent Large Multimodal Models (LMMs) have achieved impressive performance in recipe generation from food images.However, cooking is a structured transformation process in which ingredients undergo state changes through ordered actions,while free-form recipe language leaves the corresponding entities, intermediate states, and dependencies largely implicit and entangled.A graph representation makes this procedural knowledge explicit and compositional, providing a structured basis for assessing whether model outputs encode process-level knowledge rather than merely presenting plausible textual descriptions. To address this limitation, we present ReGraph, a large-scale recipe graph dataset that represents ingredients, cooking actions, and tools as entities, uses entity attributes to describe ingredient state changes, and employs typed relations to encode manipulation targets, destinations, and procedural ordering. ReGraph further incorporates explicit Recipe Reasoning Chain-of-Thought (RR-CoT) traces, providing auxiliary supervision for procedural decomposition and structured graph generation. Building on ReGraph, we propose Recipe Graph Learning (RGL), a two-stage framework that enables LMMs to generate a plausible fine-grained cooking workflow from a food image in the form of a structured recipe graph. Under a deterministic, schema-aware matching protocol, our experiments reveal a substantial gap between text-generation quality and recoverable procedural structure: recipes produced by existing approaches achieve competitive text-generation scores yet yield limited reference-aligned entity and relation structure under the ReGraph schema. In contrast, across two representative LMM backbones, RGL consistently improves the generation of cooking entities and procedural relations, while our analysis further shows that fine-grained ingredient-state capture remains the most challenging dimension.